이 논문은 노인 및 장애인의 활동을 보조하기 위한 보행보조 로봇의 기술인 사용자의 진행하고자 하는 방향과 속도를 검출하는 보행 보조 로봇의 조향 장치를 구현 하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로 경사 등의 공간에서 취약성을 가지 고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분의 경우 보행보조기의 제어가 조정한다는 의미가 적합하였다. 그러나 이 논문에서는 사용자의 움직임이 손에 전달되는 힘에 의해 사용자의 의지력을 파악 하는 두가지형태의 조향장치를 구현하였다. 첫째로 가변저항을 이용하여 보행의지를 파악하고, 두 번째로 힘센서를 이용하여 보행의지를 파악하였다. 위 두가지 센서를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동 속도 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동 구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.
추천 시스템의 등급 예측 정확도를 높이기 위해서는, 사용자 항목 등급 데이터뿐만 아니라 주석, 태그 또는 설명과 같은 항목의 보조 정보도 고려해야만 한다. 기존 접근법에서는 단어 단위에서 bag-of-words 모델을 사용하여 보조 정보를 모델링한다. 그러나 이러한 모델은 보조 정보를 효과적으로 활용할 수 없으므로 보조 정보를 제한적으로 이해하게 된다. 한편, 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 보조 정보로부터 특징 벡터를 효과적으로 포착하고 추출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 추천 모델을 위해 딥 CNN을 행렬 분해에 통합시킨 문자 수준의 딥 컨볼루션 신경망 기반 행렬 분해 (Char-DCNN-MF) 방법을 제안한다. Char-DCNN-MF에서는 보조 정보를 더 심층적으로 이해하고 추천 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 실험은 세 가지 다른 실제 데이터 세트에서 수행되었으며 그 결과는 Char-DCNN-MF가 다른 비교 모델보다 유의적으로 뛰어난 성능을 보여주었다.
이 논문은 노인 및 장애인의 활동을 보조하기 위한 보행보조 로봇의 핵심 기술인 사용자의 진행하고자 하는 방향과 속도를 검출하는 보행의지 파악시스템 구현을 하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대만 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 하였다. 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 보행 시스템을 구축하였다. 또한 사용자자의 힘에 대한 속도 및 방향 매핑 기법을 개발하여 보행의지의 정확성을 높였다.
본 논문에서는 항공기 자세 변화를 고려한 항공기 보조연료탱크 연료량측정시스템을 제시하였다. 개발된 연료량측정시스템은 연료센서, 데이터 처리장치, 계기 및 센서 데이터로부터 연료량을 추정하는 소프트웨어로 구성되었다. 지상에서의 롤 및 피치 자세 변화를 모사하기 위해 모사시험 장치가 개발되었다. 모사시험장치를 이용하여 다양한 연료량, 롤 및 피치 각도의 센서 데이터를 자동으로 측정하여 트레이닝 데이터 세트를 획득하였다. 연료량을 추정하는 연료량 측정 소프트웨어를 트레이닝 데이터 세트와 함께 삼선형보간법을 사용하여 개발하였다. 개발된 연료량측정시스템은 참값을 알고 있는 테스트 데이터 세트의 연료 추정 오차를 측정하여 검증하였다. 테스트를 통해 개발된 연료량측정시스템의 오차가 TSO-C55 문서의 기준을 충족하는 것을 확인하였다.
표준 비디오 압축 기법은 프레임 간의 시간적, 공간적 중복성을 이용하여 데이터를 압축한다. 압축된 프레임이 인터넷을 통하여 전송되는 중에 네트워크의 상태에 따라 패킷의 손실이 발생할 수 있다. 이러한 오류가 발생하면 손실된 블록을 포함하는 프레임의 화질 뿐 아니라, 이 프레임을 참조하여 압축된 이후의 프레임에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 전송오류가 발생한 경우, 디코더에서의 오류전파를 최소화하기 위해 보조 모션벡터를 이용한 압축 기법을 제안한다. 즉, 여러 개의 후보 프레임 중 현재 압축하려는 매크로블록과 가장 가까운 값을 가진 두 개의 매크로 블록을 선택하여 그 위치를 기본 모션벡터와 보조 모션벡터로 지정한다. 이때, 두 모션벡터는 서로 다른 프레임에 속한다. 디코더에서 압축해제를 위해 참조하는 기본 모션벡터의 프레임이 손실된 경우, 보조모션 벡터를 이용하여 원래의 화질에 가깝게 디코딩 할 수 있다. 이 기법은 오류제어를 위한 피드백 채널이 필요하지 않으며, 네트워크상의 전송오류 발생시 표준 H.263 압축보다 높은 성능을 보인다.
본 논문은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 대규모 구조해석을 위해 고안된 보조기억장치를 활용하는 선형 직접해법에 대해 논의한다. 대용량 구조해석은 많은 기억공간과 계산량을 요구하기에 계산 자원이 부족할 경우 보조기억장치를 활용하는 해법을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 한정된 주기억장치의 활용성을 극대화하고 상대적으로 느린 보조기억장치 저장량을 최소화하는 다중프론트 해법의 알고리즘을 소개한다. 구조해석 문제의 대칭성을 활용한 스택 공간 사용 기법과 역순 스택 자료 구조, 데이터 블록 크기에 따른 선택적 저장 기법과 데이터 복원 기법을 제시하였다. 본문에서 논의된 방법들을 적용한 다중프론트 해법이 여러 성능비교 문제에서 더 나은 계산 성능을 보임을 확인할 수 있다.
능동 네트워크 (active network) 는 각 네트워크 요소들이 단순한 데이터 전달 뿐 아니라 데이터를 다루는 프로그램을 탑재/수행함으로써 네트워크 상에서 부가적인 작업을 가능하게 한다 본 논문에서는 자료 흐름 모델에 기반 한 능동 네트워크 언어를 제안하고 Java 환경에서 수행을 가능하게 하는 변환기와 보조 API를 제안하였다.
본 논문에서는 정밀 행성 착륙을 위해 광학센서와 관성항법시스템을 이용한 지형보조 관성항법 시스템을 구현하였다. 또한 측정된 지형 데이터와 사전에 탑재한 지형 데이터간의 특징점 추출, 매칭, 추적의 영상 처리 과정을 수행하였고 이를 통해 특징점의 좌표를 추출할 수 있다. 반복 확장칼만필터를 이용한 항법 시스템은 기존 관성 항법 장치의 항법 오차 누적을 보상하여 보다 정밀한 항법 정보를 제공한다. 이는 향후 착륙선의 유도 및 제어 법칙과 결합하여 정밀 행성 착륙을 위한 시스템 구현에 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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